大数据或重构商业银行

中国工程院院士、中国通信学会副会长邬贺铨将“大数据”描述为“没有办法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据结合。”他同时又指出，大数据本身的规模标准在不断变化中，以前叫海量数据，现在数据比海量数据还大量。

简言之，“大数据”的特征为：数据量极大，数据的种类繁多，数据增速加快，数据来源多样，数据必须经过处理，数据具有定向性。浩如烟海的“大数据”用处极大，完成了以往“不可能”完成的任务。

在美国总统科学技术顾问委员会提交给总统和国会的一篇名为《规划数字化的未来》的报告中，明确提到“如何收集、管理和分析数据正日渐成为网络技术研究的重中之重。以机器学习、数据挖掘为基础的高级数据分析技术，将促进从数据到知识的转化、从知识到行动的跨越。”

“大数据”时代与既往存在的数据区别是，由于数据量的不同，使得“大数据”的挖掘工作量迅猛增加;尤其是数据来源更广，通过交换、整合和研究，可以发现市场发展趋势，市场参与者的需求，让企业从中寻找适合自己的商机，商机在握，就能为企业创造新价值。相比“大数据”的作用，如果说现有的数据能提供对企业类似的帮助，仅是在边缘地带，“大数据”却能真正深入核心。为此，必须使用仿真和复杂的计算，计算速度要求极快，以适应超量、在限时内完成工作的要求。

当然，“大数据”由于人为制造、以讹传讹、操作失误等问题，同样会存在虚假数据。因此，为了最大限度保证数据的准确性，需要大量的数学模型，而且分析结论可直观获得。其中，多源数据的存在提高了结论的完整性。所谓多源数据，是指对同一事物，采集它多方面、多纬度、多形态的记录数据。特别是用于预测时，还要关注历史数据，将两者对比，以缩小过去与未来预测的映射差距。

另外，“大数据”的最终结果展示也应该引起我们足够重视。最近爆发的美国“棱镜门事件”，表面上看，是美国政府对情报的窃取。实际上折射出“大数据”如何展示、向谁展示的问题。特别是“大数据”能够在一定程度上探寻人的思想时，就更加突显其重要性。

三十年前，商业银行用传统的算盘核算、簿记记录各类数据，今天，则以计算机运行、电子数据采集为主，并由此形成了海量数据。

相对“大数据”，过往数据因为过于零散、连续性不足、源头单一、形式单调，无法表现客户的交易行为、交易偏好和交易习惯等个性特征，银行也无法知晓客户对银行产品喜欢或讨厌的具体原因，以及对银行产品和服务满意与否的信息。海量的“大数据”却可以弥补这些缺憾。

商业银行核心竞争力，外部体现在市场份额、市场对其综合评价;内部则是股东利益最大化，员工的满意度。要实现核心竞争力，源头是市场与客户。“大数据”恰恰可以为开拓两个源头发挥重要引领作用。《经济学人》在一篇报道中写到“过去，这些数据储存在不同的系统当中，如财务系统、人力资源系统和客户管理系统，老死不相往来。现在这些系统彼此相连，通过‘数据挖掘’的技术，可以获得一幅关于企业运营的完整图景，这被称为：一致的真相。”

可以预见，今后“大数据”对商业银行的作用主要表现在：第一，对客户的了解程度与过去彻底不同。“大数据”不但让银行把握客户现在，更可以了解客户的历史，通过数据的交换、映射对其进行短期、中期预测。

第二，与客户开展多渠道互动，全面评估商业银行自身的产品和服务在客户中的满意度。商业银行通过自身和公共信息归集渠道掌握的数据，进行分析，有助于改进和提高产品种类及服务质量，在第一时间争取主动。

第三，“大数据”成为商业银行竞争的主要手段之一，其完整性、准确性将决定商业银行的竞争结果。“大数据”在竞争中成为名副其实的“双刃剑”，竞争双方都可以利用掌握的数据来制订竞争策略。

第四，商业银行营销手段以“大数据”为依托，开展针对性的销售。

第五，商业银行风险管理出现巨大变化。商业银行风险管理模型离不开数据。“大数据”的数据多样性和丰富性，能弥补过去数据不够的缺陷，最终带来管理方法的飞跃。

第六，多样化金融型态与传统商业银行展开竞争。马云[微博]涉足准金融业务，是电商市场发展的必然结果。某种意义上也预示“大数据”时代中，新的、能够节约交易成本的方式将不断涌现。

在“大数据”时代，商业银行要积极做好应对工作。

首先，商业银行在日常经营中产生的大量数据是形成整个社会“大数据”的重要组成部分，因此，要对数据管控、数据处理和数据结果反映作出正确处置。

一是数据管控上要依照标准化采集，统一化处理，时效化完成，分级化查阅。坚持做到采集的数据准确，结果可视，使数据应用性大大提高;二是数据处理时一定要科学、依照规则，特别要杜绝以假乱真，以次充好现象;三是处理后的结果，要依照规定展示，并且严格按照国家法律法规进行使用，避免影响商业银行声誉风险事项产生。

其次，商业银行需要投入大量资源用于适应“大数据”技术的需要。对此，对资源的投入一定要有相当的前瞻性，并兼顾当前实际。争取在过渡期内，尽可能地实现资源利用最大化。

最后，商业银行要高度重视适应“大数据”技术的人力储备。美国就曾预计，为适应“大数据”时代到来，未来美国需要60万名拥有数据分析特长，又懂行业知识的复合型人才。这类人才仅仅经过大学培养远远不够，还需要丰富的实践经验。我国商业银行对此类人才的储备相当不足，抓紧人力资源准备更为迫切。

此外，“大数据”时代将带动整个社会交易方式的变化，对诸如商业银行大多不需要体验型服务的行业冲击更大，从业人员和物理型网点一样将趋于减少。一增一减矛盾日益明显，要战略上着眼，早做布局。

商业银行对系统建设要高屋建瓴。今后商业银行的产品和资金提供主要由数据流来实现。同样，服务的虚拟化趋势，会让更多的服务由网络来承担。这一方面需要商业银行借助于社会网络，另一方面其自身的系统建设也必须与此匹配，强大的系统是商业银行未来经营管理的利器。

同样，商业银行要注重利用社交媒体的数据，拓展渠道获取客户信息。学会使用各类媒体，不但为客户服务，而且为优化商业银行自身形象服务。积极参与网络工具形成的各种运作方式，并研究在运作方式中融入商业银行工作目标。真正使媒体、网络工具成为维系、拓展客户的桥梁和重要的通道。